130 Tahun BRI: Dari Purwokerto ke Era AI Banking

Dari Kas Rentenir ke Algoritma AI

Tahun 1895, seorang patih di Purwokerto gelisah melihat pegawai pribumi terlilit utang rentenir. Tahun 2025, jutaan pelaku ultra mikro di desa-desa Indonesia mengakses layanan keuangan lewat aplikasi dan AgenBRILink. Benang merahnya sama: inklusi keuangan. Bedanya, dulu digerakkan buku besar dan gotong royong manual, sekarang ditopang data, aplikasi, dan kecerdasan buatan.

Artikel ini membahas bagaimana warisan visioner Raden Bei Aria Wirjaatmadja saat merintis cikal bakal BRI, menyambung langsung ke transformasi digital dan AI dalam perbankan Indonesia hari ini. Kalau Anda pelaku UMKM, profesional di sektor keuangan, atau sekadar penasaran ke mana arah digital banking Indonesia, kisah 130 tahun BRI ini relevan buat Anda.

Kita akan bahas tiga hal: akar inklusi keuangan ala Wirjaatmadja, capaian BRI sebagai penggerak ekonomi rakyat, dan bagaimana DNA kerakyatan itu diterjemahkan ke AI banking yang inklusif—bukan cuma canggih buat kota besar.

---

Warisan Raden Bei Aria Wirjaatmadja: Inklusi Keuangan Sejak 1895

Inti warisan Wirjaatmadja adalah keberanian mengubah pola lama. Di akhir abad ke-19, ia melihat masalah sangat konkret: pegawai pribumi terjerat rentenir dengan bunga mencekik. Responsnya bukan sekadar keluhan, tetapi desain ulang mekanisme keuangan.

Dari rentenir ke lembaga simpan pinjam rakyat

Wirjaatmadja, seorang bangsawan Jawa yang menjabat Patih Purwokerto, merancang lembaga simpan pinjam aman dan terjangkau berbasis gotong royong. Lahirlah:

“De Poerwokertosche Hulp en Spaarbank der Inlandsche Bestuurs Ambtenaren” – Bank Bantuan dan Simpanan Milik Pegawai Pribumi Purwokerto.

Beberapa poin penting dari terobosan ini:

• Fokus pada rakyat pribumi yang selama ini jadi objek eksploitasi
• Skema simpan pinjam yang jelas, transparan, dan terjangkau
• Konsep kolektif dan gotong royong sebagai dasar mitigasi risiko

Kalau hari ini kita bicara microfinance, financial inclusion, atau pembiayaan ultra mikro, sebenarnya Wirjaatmadja sudah menanam benihnya jauh sebelum semua istilah itu populer.

DNA kerakyatan yang terus dijaga

Di usia ke-130, BRI berkali-kali menyebut dirinya sebagai bank dengan DNA kerakyatan. Itu bukan jargon kosong. Akar sejarahnya jelas: bank ini lahir bukan untuk melayani elite kota, tapi untuk melindungi dan memberdayakan kelompok yang paling rentan terhadap praktik keuangan yang tidak adil.

Saya pribadi melihat, kalau kita bicara AI dalam perbankan, pertanyaan utamanya bukan “seberapa canggih sistemnya?” tapi “apakah canggihnya teknologi ini tetap sejalan dengan DNA kerakyatan itu?”. Nanti kita bedah di bagian berikut.

---

BRI Hari Ini: Mesin Inklusi Keuangan Rakyat

130 tahun kemudian, skala BRI benar-benar lain level dibanding embrio lembaga simpan pinjam di Purwokerto. Tapi polanya sama: menjangkau yang paling sulit dijangkau.

Angka-angka yang menunjukkan skala

Beberapa data terbaru yang menggambarkan besarnya peran BRI di segmen rakyat kecil dan ultra mikro:

• 34,5 juta debitur ultra mikro aktif (Holding Ultra Mikro / UMi: BRI, Pegadaian, PNM, posisi akhir September 2025)
• 185 juta rekening simpanan mikro yang dikelola Holding UMi
• Lebih dari 15.000 outlet fisik dan 1.035 outlet SenyuM
• Sekitar 79.000 tenaga pemasar dan financial advisor tersebar di seluruh Indonesia
• 1,2 juta AgenBRILink di 66.649 desa (lebih dari 80% desa di Indonesia)
• AgenBRILink memfasilitasi 913 juta transaksi dengan volume Rp1.440 triliun

Angka-angka ini menunjukkan satu hal: BRI adalah infrastruktur ekonomi rakyat. Bukan sekadar bank.

AgenBRILink: dari teller ke tetangga

AgenBRILink adalah contoh konkret bagaimana model bisnis BRI masih setia pada semangat wirjaatmadja, tapi dalam format modern:

• Agen adalah warga setempat: pemilik warung, kios pulsa, atau toko kecil
• Mereka menjembatani warga desa yang belum terbiasa atau belum punya akses ke kantor bank
• Transaksi seperti setor, tarik tunai, bayar tagihan, dan transfer bisa dilakukan di jarak jalan kaki

Di sinilah transformasi digital dan AI nanti punya peran vital: bagaimana jutaan transaksi di AgenBRILink bisa dianalisis untuk memahami profil risiko, kebutuhan, dan potensi usaha nasabah ultra mikro—tanpa harus meminta mereka mengisi formulir tebal seperti korporasi besar.

---

Dari Buku Besar ke Big Data: Fondasi AI dalam BRI

Transformasi BRI bukan hanya soal aplikasi mobile yang rapi atau tampilan internet banking yang modern. Di belakang layar, ada perubahan cara berpikir: dari transaksi ke data, dari produk ke intelejensi layanan.

Mengapa AI relevan untuk bank seperti BRI?

Banyak orang mengira AI di perbankan hanya buat hal-hal seperti chatbot atau rekomendasi investasi di segmen menengah-atas. Untuk BRI, dampak terbesarnya justru ada di segmen ultra mikro dan UMKM. Kenapa?

Karena di segmen ini:

• Dokumen formal sering tidak lengkap (laporan keuangan, slip gaji, dan sebagainya)
• Aktivitas ekonomi banyak yang tunai dan tidak terdokumentasi rapi
• Nasabah sering dinilai “berisiko tinggi” jika memakai model kredit konvensional

Dengan AI, BRI bisa mulai memanfaatkan data alternatif:

• Pola transaksi di AgenBRILink
• Riwayat setoran dan pembayaran pinjaman UMi
• Data aktivitas rekening yang kecil tapi sering
• Perilaku penggunaan aplikasi mobile banking

Dari sini, model AI scoring kredit bisa memberi penilaian risiko yang lebih adil dan akurat, dibanding hanya mengandalkan “punya jaminan nggak?” atau “punya laporan keuangan formal nggak?”.

Contoh penerapan AI yang masuk akal di BRI

Beberapa area AI yang sangat cocok dengan misi BRI:

1. Penilaian kredit alternatif untuk UMKM dan ultra mikro
   Model machine learning bisa melihat ribuan variabel kecil: seberapa rutin nasabah menabung, konsistensi cicilan, frekuensi transaksi di agen, hingga pola musiman pendapatan. Hasilnya, akses kredit bisa diberikan ke nasabah yang sebelumnya dianggap “tidak bankable” oleh model tradisional.

1. Deteksi fraud di jaringan AgenBRILink dan e-channel
   Dengan 687 ribu+ e-channel dan 1,2 juta agen, risiko transaksi mencurigakan pasti ada. AI bisa mendeteksi pola abnormal: transaksi di jam-jam tidak wajar, volume yang tiba-tiba melonjak, atau kombinasi lokasi dan nominal yang menyimpang dari kebiasaan.

2. Chatbot dan asisten virtual berbahasa Indonesia & daerah
   Nasabah BRI tersebar dari kota besar sampai desa. Chatbot berbasis NLP (Natural Language Processing) yang paham bahasa Indonesia non-formal, bahkan frasa lokal, akan sangat membantu edukasi keuangan: cara buka rekening, cek saldo, sampai tips kelola cicilan.

3. Personalisasi layanan untuk UMKM
   Dengan analisis data transaksi, sistem AI bisa merekomendasikan:

   • Waktu terbaik mengajukan pinjaman modal kerja
   • Produk simpanan yang cocok dengan pola arus kas
   • Asuransi mikro yang relevan dengan jenis usaha

Ini bukan soal fitur keren. Ini soal mengurangi friksi yang selama ini bikin pelaku UMKM malas atau takut berurusan dengan bank.

---

Menjaga Ruh Wirjaatmadja di Era AI Banking

Teknologi bisa menguatkan warisan, tapi juga bisa mengkhianatinya kalau arah pemanfaatannya salah. Buat saya, kunci keberhasilan BRI di era AI adalah konsisten menempatkan rakyat kecil sebagai pusat desain.

Risiko yang harus diwaspadai

Ada beberapa jebakan yang harus dihindari bank mana pun saat mengadopsi AI:

• Bias data: kalau data historis cenderung menolak kelompok tertentu, model AI bisa “mewarisi” diskriminasi itu
• Kurang transparan: nasabah tidak paham kenapa mereka ditolak atau disetujui
• Hanya fokus ke efisiensi, lupa edukasi: AI dipakai untuk memangkas biaya, tapi tidak diiringi peningkatan literasi finansial

Bagi bank dengan misi kerakyatan seperti BRI, ini bertentangan langsung dengan spirit Wirjaatmadja yang dulu berjuang melawan praktik keuangan yang tidak adil.

Prinsip AI yang sejalan dengan DNA kerakyatan

Kalau ditarik dari warisan pendirinya, ada beberapa prinsip yang menurut saya seharusnya menjadi kompas BRI (dan bank lain) ketika memakai AI:

1. Adil dan inklusif
   Model kredit berbasis AI harus memperluas akses, bukan mempersempit. Artinya:
   • Menggunakan data alternatif untuk memberi kesempatan ke nasabah baru
   • Secara rutin menguji apakah ada kelompok yang dirugikan secara sistematis

1. Transparan dan bisa dijelaskan
   Nasabah perlu tahu: apa yang membuat pengajuan kreditnya lemah, dan apa yang bisa diperbaiki. AI explainability penting di sini—bukan sekadar skor misterius.

2. Berbasis gotong royong digital
   Di masa Wirjaatmadja, gotong royong berupa iuran dan tanggung jawab kolektif. Di era digital, gotong royong bisa berarti:

   • AgenBRILink yang membantu tetangga belajar transaksi digital
   • Komunitas UMKM yang memakai fitur edukasi dalam aplikasi BRI
   • Program literasi keuangan digital yang ditargetkan dengan bantuan analitik AI

3. Mengutamakan literasi, bukan sekadar transaksi
   Setiap interaksi digital—chatbot, notifikasi aplikasi, pesan SMS—bisa menjadi momen edukasi kecil: cara menabung rutin, cara membaca cicilan, atau peringatan risiko pinjaman berlebih.

Kalau prinsip ini dijaga, penggunaan AI justru akan membuat warisan Wirjaatmadja lebih relevan di 2025, bukan sekadar catatan sejarah 1895.

---

Apa Artinya Bagi Anda: UMKM, Profesional, atau Pengambil Kebijakan

Agar tulisan ini tidak berhenti di tataran konsep, berikut beberapa hal praktis yang bisa Anda tarik dari perjalanan 130 tahun BRI menuju era AI dalam industri perbankan Indonesia.

Jika Anda pelaku UMKM atau ultra mikro

• Mulai biasakan transaksi tercatat, meskipun lewat AgenBRILink atau aplikasi. Data inilah yang nanti membantu AI menilai usaha Anda lebih akurat.
• Manfaatkan fitur digital yang ada, bukan hanya untuk cek saldo, tapi juga untuk
  • membayar supplier,
  • menagih pelanggan,
  • mencatat arus kas sederhana.
• Jangan takut dengan istilah AI. Di level Anda, AI seharusnya hadir sebagai kemudahan: persetujuan kredit lebih cepat, saran produk lebih tepat, dan deteksi penipuan yang lebih sigap.

Jika Anda profesional di sektor keuangan/teknologi

• Gunakan kasus BRI sebagai referensi bahwa AI yang berdampak besar justru sering ada di segmen bawah piramida, bukan hanya di wealth management.
• Rancang model AI yang mempertimbangkan konteks lokal Indonesia: pola musiman panen, budaya tunai, infrastruktur internet yang tidak merata.
• Prioritaskan explainable AI—agar petugas lapangan, agen, dan nasabah bisa memahami dan mempercayai rekomendasi sistem.

Jika Anda pembuat kebijakan

• Pengalaman BRI menunjukkan bahwa kolaborasi bank-BUMN-Pemerintah (seperti dalam Holding UMi) bisa jadi mesin inklusi keuangan yang nyata, bukan slogan.
• Regulasi soal AI di perbankan sebaiknya
  • mendorong penggunaan data alternatif secara bertanggung jawab,
  • mengatur transparansi penilaian kredit berbasis AI,
  • melindungi nasabah dari penyalahgunaan data.

---

130 Tahun BRI: Dari Visi Purwokerto ke Ekosistem AI Banking

Perjalanan BRI dari lembaga simpan pinjam kecil di Purwokerto hingga menjadi holding ultra mikro yang melayani puluhan juta debitur adalah bukti bahwa transformasi bisa berkelanjutan kalau akarnya kuat. Warisan Wirjaatmadja adalah keberpihakan pada rakyat kecil. Teknologi, termasuk AI, seharusnya hanya alat untuk memperluas dampak keberpihakan itu.

Di tengah gempuran jargon digital banking dan lomba-lomba aplikasi paling “kekinian”, BRI punya keunggulan yang jarang dimiliki pemain lain: data, jaringan, dan kedekatan dengan realitas ekonomi desa. Kalau itu dipadukan dengan AI yang dirancang secara adil dan inklusif, Indonesia berpeluang besar punya model AI banking yang bukan hanya modern, tapi juga benar-benar membantu UMKM naik kelas.

Jadi pertanyaan ke depan bukan lagi “apakah bank perlu AI?”, tapi:
Seberapa berani bank seperti BRI menggabungkan visi 1895 dengan teknologi 2025 untuk membangun ekosistem keuangan yang benar-benar berpihak pada rakyat?